Model-Agnostic Meta-Learning
1.MAML 소개
Abtract 이 논문은 모델에 관계 없이 적용 가능한(model-agnostic) meta-learning 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Gradient descent로 훈련된 모든 모델과 호환되며 분류, 회귀, 강화 학습 등 다양한 학습 문제에 적용될 수 있다
2025년 1월 17일
Abtract 이 논문은 모델에 관계 없이 적용 가능한(model-agnostic) meta-learning 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Gradient descent로 훈련된 모든 모델과 호환되며 분류, 회귀, 강화 학습 등 다양한 학습 문제에 적용될 수 있다